水声通信网络信道仿真研究

根据海洋环境下水声信道的特性,提出一个面向水声通信网络信道的仿真框架,其中包括传播延迟、接收功率、背景噪声、干扰噪声、信噪比与误码率等若干模型,并以一个典型的水声网络仿真场景为例,给出了部分仿真试验结果.     

基于CMM的软件过程改进的实用框架研究

在扼要论述了CMM的背景与发展现状后，描述了软件过程改进的实用框架，AA框架，并阐明AA框架对国内软件企业进行软件过程改进的意义。     

水声传感器网络仿真框架UASNSF的设计

仿真是目前水声传感器网络的主要研究手段,在总结现有水声通信网络仿真工作的基础上,提出了水声传感器网络仿真框架UASNSF,并对其体系结构、组成模型、应用场景等几方面进行了描述,最后通过一个典型的水声传感器网络仿真应用,对该框架的实用性进行了验证.仿真结果证明,该仿真框架兼顾了模型准确性和仿真效率,可以方便地实现对水声传感器网络系统的全面模拟,为水声传感器网络的研究与设计提供了较好的实验平台.     

基于多智能体理论实现无线传感器网络的目标监视与追踪的策略

论述了运用多智能体系统的协同控制理论、方法解决无线传感器网络的目标监视与追踪问题的研究策略,阐述了多智能体系统的四类分布式协同策略及三种推理决策策略,介绍了合同网及拍卖方法、动态联盟方法、组织结构设计法、分布式约束满足方法在无线传感器网络中的应用及各种方法的优缺点.理论分析和实践表明,基于多智能体系统的方法是解决无线传感器网络应用问题的有效方法.     

多分辨率建模技术在无线传感器网络仿真中的应用

由于无线传感器网络具有超大规模、与环境耦合紧密等特点,物理实验不可避免受到限制,仿真建模因此成为重要的研究手段.多分辨率建模作为复杂系统分布式仿真的关键技术,能够很好地满足无线传感器网络的仿真需要.本文简述了多分辨率建模相关的理论与技术,对其在无线传感器网络仿真研究中的应用意义做了分析,并且基于多分辨率建模方法提出了一种新的传感器网络仿真框架,最后通过仿真试验论证了新框架的可行性.     

多目标检测和故障识别图像处理方法

为了利用深度学习实现对输电线路的多目标识别以及多种故障的检测,以Faster RCNN(faster regions with convolutional neural networks features)网络为算法框架进行无人机图像的数据挖掘,针对输电线路的6种目标检测任务,提出了3种改进策略,分别为自适应图像预处理算法,基于面积的非极大值抑制算法,以及切分检测方案。研究结果表明:所提改进算法能够利用挖掘的数据对故障进行准确定位与识别,实现对复杂背景下航拍图像中多目标的故障检测,也可类推至其他类似多目标应用场景。论文研究可为多目标的检测和识别提供参考。     

无线传感器网络覆盖问题中的目标最优运动模式

研究无线传感器网络中的覆盖问题，这对传感器网络的节能、性能优化以及部署策略等问题具有十分重要的意义．相对已有的传感器模型和Exposure模型，给出更合理、更符合实际的模型．而且新模型便于分析计算．给定目标的起点，分析出使其具有最大值和最小Exposure值的运动方向；给定目标的速率和运行时间，分析出使其Exposure值最大的运动模式．对Exposure的分析简化了对覆盖问题的分析工作．仿真结果验证了理论分析的正确性．